基于A^(*)算法的局部路径规划算法

摘要

针对目前主流机器人路径导航算法存在计算量大、计算时间长及在复杂环境中无法实时规划等问题,提出一种改进的局部路径算法。在A^(*)算法规划路径的基础之上,以机器人当前位置规划出的部分路径作为局部路径,将截取的路径分为多个节点,根据机器人与其邻近节点的坐标计算相对距离与相对角度,求解机器人水平与垂直方向速度,并将其发送给下位机控制机器人运动。使用科大讯飞推出的智能车平台进行导航效果测试,比较小车在TEB(time elastic band)算法和改进算法控制下的运动时间与碰撞障碍物次数。结果表明:相比于TEB算法,小车在改进算法的控制下碰撞次数明显减少,在长度约30 m的运行过程中平均用时减少12 s、平均速度提高0.2 m·s^(-1),速度变化较稳定。改进算法结构相对简单,在路径规划过程中能够减少所需计算量,可提高机器人整体运动的稳定性。